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基于集成特征选择的盗窃案件预测方法 被引量：7
1
作者 石拓 蒋伟 +1 位作者 张晶晶 魏新蕾 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第9期985-990,共6页
盗窃类案件是公安机关较为棘手的一类犯罪,呈现高发低破态势.提前预测发案情况是预防该类型犯罪的有效途径,因此对预测盗窃犯罪提出了一种以Bagging方法为基础、基于特征选择准确度和差异性双重考量的集成学习算法,根据集成学习器好而... 盗窃类案件是公安机关较为棘手的一类犯罪,呈现高发低破态势.提前预测发案情况是预防该类型犯罪的有效途径,因此对预测盗窃犯罪提出了一种以Bagging方法为基础、基于特征选择准确度和差异性双重考量的集成学习算法,根据集成学习器好而不同的原则,构造由异质基学习器集成的特征选择器,实现对影响盗窃犯罪发生因子的有效选择,使用更少维度的特征数据集提升犯罪预测的效率和准确度.实验结果表明,提出的SEFV_Bagging算法具有较好的泛化能力和稳定性,在测试数据上表现出的预测准确度也较为理想,且算法无需根据先验知识设置所选特征子集维数,在盗窃犯罪数据分析预测领域应用中有较为明显优势. 展开更多
关键词 特征选择 异质基学习器 集成学习器 BAGGING 犯罪预测
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